随着工业互联网、云计算、大数据、数字孪生等新一代信息技术与工业系统全方位深度融合，制造系统的透明化、智能化、服务化、智慧化发展受到各国政府、产业界和学术界的共同关注，学术研究日益活跃。本书以“感知互联，系统集成，优化决策”为导向，聚焦制造系统的集成互联与优化决策两大核心问题，展开与其相关的基本理论、共性方法、优化模型与算法的阐述，重点探讨几类融合新一代人工智能、人机物协同的新兴集成智能制造系统；在此基础上，系统阐述多个智能决策优化方法，将迁移学习、图神经网络、深度强化学习等方法应用于复杂制造系统资源分配与优化调度，以期为智能制造系统提供优化创新手段和技术支撑。 本书可作为高等院校机械工程、智能制造工程、自动化、计算机科学与技术、管理科学与工程等相关专业的教材或参考书，也可供制造企业工程技术人员和管理人员参考。

第一部分 综述篇
第1章 制造系统集成概述
1.1 制造业的发展机遇与挑战
1.2 制造系统的内涵和特征
1.2.1 基础制造技术
1.2.2 新型制造单元技术
1.2.3 先进制造模式/系统
1.2.4 现代集成制造系统特征
1.3 制造系统集成的体系架构与目标
1.3.1 制造系统集成的体系架构
1.3.2 制造系统集成的演进目标
1.4 制造系统集成的发展趋势
1.4.1 从符号智能走向计算智能
1.4.2 从百花齐放走向统一融合
1.4.3 从集中走向分布、从被动走向主动
第2章 优化与决策方法概述
2.1 智能优化方法
2.1.1 发展历史
2.1.2 典型特征
2.2 多目标优化
2.2.1 多目标优化问题
2.2.2 多目标优化方法
2.2.3 解集的评价指标
2.3 迁移学习
2.3.1 迁移学习的动机
2.3.2 迁移学习方法分类
2.4 多任务优化
2.4.1 多任务优化问题的数学描述
2.4.2 多任务优化的基本框架
2.4.3 迁移过程的自适应控制策略
2.5 深度学习和强化学习
2.5.1 深度学习
2.5.2 强化学习
2.5.3 深度Q网络
2.6 不确定多属性决策
2.6.1 区间数多属性灰色关联分析
2.6.2 三角模糊数多属性决策
2.6.3 二元语义多属性决策
2.6.4 直觉模糊数多属性决策
第二部分 制造系统集成篇
第3章 制造物联与信息物理生产系统
3.1 制造物联
3.1.1 定义及特征
3.1.2 参考体系架构
3.1.3 关键使能技术
3.2 信息物理生产系统
3.2.1 概述
3.2.2 系统模型
3.2.3 实现技术
第4章 大数据驱动的主动制造系统
4.1 引言
4.2 制造中的大数据问题
4.3 主动制造的内涵
4.4 主动制造系统体系结构
4.5 案例分析
第5章 人本智能制造系统
5.1 引言
5.2 工业5
5.2.1 特征及定义
5.2.2 人机交互方式演化
5.2.3 “人-社会-自然-技术”视角下的工业4.0
5.3 走向人机共生的人本智造
5.3.1 人机共生关系
5.3.2 生产模式演化与人类需求多样化
5.3.3 人机协作应用案例
5.4 人本智能制造演化
5.5 人本智造示例
第6章 自主智能制造系统
6.1 从人机交互到自主智能
6.2 自主智能制造系统的人机物交互
6.3 自主智能制造系统中人的角色
6.4 自主智能制造参考体系架构
6.5 应用实例
第7章 可持续包容性制造
7.1 引言
7.2 包容性制造的内涵
7.3 包容性制造技术路线
7.4 应用案例
第三部分 制造系统优化篇
第8章 高维多目标制造云服务组合优化方法
8.1 引言
8.2 云服务组合模型
8.3 QoS评估
8.4 对抗搜索驱动的高维多目标协同搜索方法
8.4.1 对抗分解的基本思想
8.4.2 算法步骤
8.4.3 实验结果与分析
8.5 算法寻优过程计算资源动态配置策略
8.5.1 基本思想
8.5.2 算法设计
8.5.3 实验结果与分析
第9章 基于迁移学习的云制造多任务协同优化
9.1 基于特征空间映射的多任务优化
9.1.1 基于自编码器的特征空间映射
9.1.2 模型构建
9.1.3 算法设计
9.1.4 云制造多任务协同优化案例仿真
9.2 在线学习机制驱动的多任务优化
9.2.1 知识迁移强度自适应
9.2.2 多源任务选择策略
9.2.3 基于受限玻尔兹曼机的跨域适配机制
9.2.4 EMaTO-AMR算法流程
9.2.5 案例仿真结果与分析
9.3 集成学习辅助的跨域适配自适应方法
9.3.1 基于DAE的跨域适配技术
9.3.2 基于ADM的跨域适配技术
9.3.3 基于RBM的跨域适配技术
9.3.4 算法流程
9.3.5 仿真实验
第10章 深度强化学习驱动的分布式柔性车间调度
10.1 图神经网络
10.1.1 图神经网络一般框架
10.1.2 图卷积网络（GCN）
10.1.3 GraphSAGE
10.1.4 图注意力网络（GAT）
10.2 深度强化学习相关算法
10.2.1 DQN算法
10.2.2 DDPG算法
10.3 基于图神经网络与深度强化学习的分布式柔性车间调度方法
10.3.1 动态分布式调度特征
10.3.2 问题建模
10.3.3 算法流程
10.3.4 柔性车间实时调度案例仿真
第11章 模糊多属性云制造资源决策理论与方法
11.1 引言
11.2 云服务资源发现与配置
11.3 基于二元语义的制造服务优选技术
11.3.1 二元语义相关基础
11.3.2 模糊数与二元语义的转化
11.3.3 多粒度二元语义权重信息的一致化处理
11.3.4 制造云服务优选评